Locational planning for emergency management and response: an artificial intelligence approach
Notice bibliographique
Résumé
The effi ciency of emergency service systems is measured in terms of their ability to deploy units and personnel in a timely and effective manner upon an event's occurrence. When dealing with public sector institutions, this refl ects the signifi cance for state or local offi cials to determine the optimal locations for emergency stations and vehicles. The typical methodology to deal with such a task is through the application of the appropriate location-allocation model. In such a case, however, the spatial distribution of demand although stochastic in nature and layout, when aggregated at the appropriate level, appears to be spatially structured or semistructured. Aiming to exploit the above incentive, a different approach will be examined in this paper. The spatial tracing and location analysis of emergency incidents is achieved through the utilisation of an Artificial Neural Network (ANN). More specifi cally, the ANN provides the basis for a spatiotemporal clustering of demand, defi nition of the relevant centres, formulation of possible future states of the system and fi nally, defi nition of locational strategies for the improvement of the provided services. The proposed methodological approach is applied to Athens Metropolitan Area and the adopted dataset constitutes of the incidents that were reported and confronted by the city's Fire Department during the year 2008.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».